論文の概要: Integrated Optimization of Predictive and Prescriptive Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00354v1
• Date: Sat, 2 Jan 2021 02:43:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 07:21:11.681638
• Title: Integrated Optimization of Predictive and Prescriptive Tasks
• Title（参考訳）: 予測タスクと規範タスクの統合最適化
• Authors: Mehmet Kolcu, Alper E. Murat
• Abstract要約: 予測タスクを記述タスクとして直接統合する新しいフレームワークを提案する。 予測アルゴリズムのパラメータを2レベル最適化技術により、処方問題内でトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In traditional machine learning techniques, the degree of closeness between true and predicted values generally measures the quality of predictions. However, these learning algorithms do not consider prescription problems where the predicted values will be used as input to decision problems. In this paper, we efficiently leverage feature variables, and we propose a new framework directly integrating predictive tasks under prescriptive tasks in order to prescribe consistent decisions. We train the parameters of predictive algorithm within a prescription problem via bilevel optimization techniques. We present the structure of our method and demonstrate its performance using synthetic data compared to classical methods like point-estimate-based, stochastic optimization and recently developed machine learning based optimization methods. In addition, we control generalization error using different penalty approaches and optimize the integration over validation data set.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習技術では、真と予測値の近さの度合いは一般的に予測の質を測る。 しかし、これらの学習アルゴリズムは、予測値が決定問題への入力として使用されるような処方問題を考慮していない。 本稿では,機能変数を効率的に活用し,予測タスクを規範的タスクで直接統合し,一貫した決定を規定する新しいフレームワークを提案する。 我々は,二段階最適化手法を用いて,処方問題内の予測アルゴリズムのパラメータを訓練する。 本稿では,提案手法の構造と合成データを用いた性能を,点推定,確率的最適化といった古典的手法と比較し,最近開発された機械学習に基づく最適化手法と比較した。 さらに,異なるペナルティアプローチを用いて一般化誤差を制御し,検証データセット上での統合を最適化する。

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